IoT 데이터 관리의 4가지 주요 이점

차량과 건물에서 칫솔과 토스터에 이르기까지 우리 주변의 모든 것이 점점 더 센서에 의해 제어됩니다. 이는 현장에서 IoT 데이터 관리를 제공합니다. 토스트가 준비되면 아무도 이메일 알림이 필요하지 않지만 사람들은 삶을 자동화하는 것이 더 편하다는 것은 분명합니다. 이를 통해 유용한 데이터를 수집하고 수동 작업에 소요되는 시간을 줄이는 스마트 제품을 개발할 수 있는 더 많은 기회를 얻을 수 있습니다.

그러나 이는 기업이 끊임없는 도전에 직면해 있음을 의미하기도 합니다. 연결된 트럭을 제조하든 스마트 빌딩을 운영하든 IoT는 사람을 위해 구축되었습니다. 불행히도 사람들은 예측하기 어려운 방식으로 기술을 적용합니다. 유용한 장치를 생산하기 위해서는 실제 사용량을 이해할 수 있는 올바른 도구를 기업에 제공하는 것이 중요합니다. 현장에서 IoT 데이터를 수집, 저장 및 관리하는 것이 바로 여기에 있습니다. 고객 사용에서 다시 오는 현장 데이터는 제품의 다음 반복에 큰 영향을 미칩니다.

출처:Bosch.IO

IoT 데이터 관리를 사용하여 더 나은 제품 만들기

IoT 데이터 관리를 통해 기업은 사용 패턴을 발견할 수 있습니다. 또한 설계 및 개발 단계에서 가정한 사항에 도전하여 연결된 장치의 약점을 식별합니다. 즉, 가능한 최고의 연결된 제품을 만드는 데 도움이 됩니다.

제품을 출시하기 전에 IoT 데이터 관리를 통해 현장 테스트를 수행할 수 있습니다. Tony Stark가 Iron Man 슈트를 준비하기 전에 몇 개의 벽에 부딪혀야 했던 것처럼, 당신이 만드는 모든 제품은 테스트 단계를 거쳐야 합니다. 마모 가능성이 가장 높은 영역, 예상 제품 수명, 환경 조건 및 사용자 행동을 결정하는 데 데이터가 어떻게 사용되는지에 대한 데이터를 수집합니다.

출처:Bosch.IO 데이터 기반 제품 개발

이 데이터로 무장하면 디자인을 개선할 수 있습니다. 그리고 최고의 사용자 경험을 제공하는 고품질 제품을 만드십시오. 예를 들어, 자동화된 자동차 제조업체는 다양한 부품과 구성 요소가 사용되는 방식을 식별하고 견딜 수 있는 조건을 평가할 수 있습니다. 차량 리콜 비용이 수백만 건의 보상 청구에 들어갈 수 있다는 점을 고려할 때(당신의 평판에 대한 비용은 말할 것도 없고), 이것은 생각할 필요도 없습니다. 현장 데이터 수집도 출시 후 중요한 단계입니다. 소프트웨어 업데이트를 통해 지속적인 제품 개선을 제공하고 다음 버전에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 제품 수명 전반에 걸쳐 이러한 통찰력은 신제품 및 추가 반복 개발 프로세스를 지원합니다. 또한 이상 징후를 식별하는 데 도움이 됩니다.

IoT 전략을 위한 IoT 데이터 관리의 4가지 주요 이점

1. 사용자의 요구 사항 이해

자동화는 사람들의 삶을 더 쉽게 만들기 위해 존재합니다. 그들의 요구와 습관은 연결된 장치를 뒷받침해야 합니다. 현장에서 IoT 데이터를 탐색하면 제품이 사용자의 일상 생활에서 어떻게 작동하는지 더 잘 알 수 있습니다. 날씨에 따른 자동화 설정이 포함된 스마트 에어컨이나 조명 시스템을 설계했을 수 있습니다. 사람들이 수동 변경을 위해 이러한 설정을 무시하는 경우 제품이 필요 또는 기대와 일치하지 않는다는 신호입니다. IoT 데이터 관리를 사용하면 감각 데이터와 사용자가 변경한 시점을 확인하여 이러한 스마트 알고리즘을 최적화할 수 있습니다. 그런 다음 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위해 제품을 재설계하거나 재교육할 수 있습니다.

2. 자산 마모 예측

이는 연결된 인프라 및 자산에도 적용됩니다. 보행자 통행은 스마트 브리지 또는 수문에 영향을 미칩니다. IoT 데이터는 예상되는 마모를 이해하고 유지 보수 및 수리를 계획하는 데 필수적입니다. 수명 주기 전반에 걸쳐 이 탐색을 수행하여 사용자가 예상 패턴을 벗어나 작동하는지 식별할 수도 있습니다. 이러한 통찰력을 결합하면 제품에 강화 또는 추가 기능이 필요한 영역을 정확히 찾아낼 수 있습니다.

3. 리소스 효율성 활성화

자동화의 목표는 항상 효율성이지만 본능이나 가정에 따라 작업하는 경우 실행보다 말처럼 쉽습니다. 고객이 제품을 사용하는 방식에 대한 데이터를 통해 보다 합리적인 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 연결된 건물에서 사람들이 난방 및 조명을 어떻게 작동하는지 모니터링하고 공간이 어떻게 사용되는지 평가하고 열화를 추적합니다. 이를 통해 시간, 공간 또는 에너지의 비효율적인 사용을 줄여 궁극적으로 비용을 절감할 수 있습니다.

4. 효과적인 시스템 만들기

복잡한 IoT 솔루션은 많은 개별 장치로 구성됩니다. 각각은 개별적으로 완벽하게 작동할 수 있지만 시스템으로 작동할 때 예기치 않은 방식으로 작동할 수 있습니다. 단순히 개별 장치에서 원격 측정 데이터를 수집하는 것만으로는 충분하지 않습니다. IoT 데이터의 전송, 저장 및 관리를 통해 조기에 문제를 식별하고 전체 시스템의 성능을 검증할 수 있습니다.

출처:Bosch.IO 단계별:데이터 전송에서 데이터 분석까지

IoT 데이터 관리 시작

크리스토프 그로츠

Christoph Grotz는 2012년부터 Bosch.IO(이전 Bosch Software Innovations)의 솔루션 설계자였습니다. Christoph는 사물 인터넷에 대한 열정을 가지고 있으며 스마트 시티, 무선 센서 네트워크 및 연결된 제품. 9년 동안 그는 소프트웨어 업계에서 활발히 활동했으며 프론트엔드와 백엔드 모두에서 일했지만 백엔드를 선호합니다. 그는 현재 Bosch.IO에서 IoT 솔루션 구현에 대한 컨설팅을 수행하고 있습니다.

모든 데이터 포인트를 이해하기 위해 고객은 일반적으로 장기간의 임시 개발이 필요한 복잡한 솔루션이 필요합니다. 이것은 예산을 갉아먹고 시간을 훔칩니다. 12개 이상의 IoT 데이터 관리 프로젝트 경험을 바탕으로 다음 두 가지 주요 기능이 고객에게 결정적인 역할을 했습니다.

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서비스로 제공되는 표준화된 기성 솔루션입니다. 사용이 간편하고 설정에 추가 노력이 필요하지 않습니다. 예를 들어 Bosch IoT Cloud 또는 고객 사이트에 IoT 데이터 관리 솔루션을 배포합니다.

차량 시장을 위한 당사의 솔루션은 고객별 형식 및 다양한 자동차 데이터 사양 표준의 디코딩을 지원합니다. 여기에는 ODX, Fibex, A2L, dbc 및 mdf가 포함됩니다. 원시 데이터는 아카이브에 영구적으로 저장되므로 고객은 필요한 경우 원본 데이터를 복원할 수 있습니다. 반면에 디코딩되고 정규화되고 강화된 데이터는 데이터 과학자가 안전하게 액세스할 수 있습니다.

어두운 상황에서 IoT 데이터 관리를 통한 정보에 입각한 결정까지

지리적으로 분산된 많은 양의 IoT 장치 데이터를 처리할 때 데이터를 수집하고 디코딩하고 채우고 저장하고 이해할 수 있는 솔루션이 필요합니다. 현장에서 구조화된 데이터에 액세스하지 못하면 어둠 속에서 실험하고 개발하게 됩니다. 그러나 올바른 통찰력을 확보하면 제품 개발을 개선하고 효율성과 품질을 높이며 운영을 단순화할 수 있습니다.